基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用

发布时间：2017-04-10 12:04

  本文关键词：基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着信息化时代的发展,多源信息融合技术在诸多领域产生着日渐重要的影响。人工智能则是推动信息融合发展的重要技术手段,其中人工免疫系统算法是继人工神经网络和遗传算法之后的又一个智能研究热点。本文主要研究基于人工免疫系统的智能融合算法。 由于信息融合目前还缺乏系统性的基础理论指导,为了探讨普遍适用信息融合问题的求解模型,本文借鉴多目标优化的理论和方法,提出了多目标融合理论及其统一的模型描述。通过确立相应的优化指标,将信息融合问题转换为对满足多个优化指标结果的融合过程。本文的研究工作紧密围绕多目标融合理论展开,分为理论方法和应用研究两部分。 理论方法包括：1)人工免疫系统和ICSA研究。在详细论述ICSA算法思想及克隆选择算子的基础上,实现了算法流程并证明了其收敛性,通过理论分析和仿真实验对比说明免疫算法较进化算法机制更具优势。2)基于免疫机制的RBF网络设计。针对传统RBF网络学习策略存在的不足,提出基于免疫机制的三级RBF网络学习方法：采用免疫疫苗的机理在第一级得到网络隐层节点数,从而自行构建网络,降低了第二级搜索空间的复杂度；第二级采用人工免疫算法多点搜索解空间,寻找全局最优的隐层非线性参数；第三级采用最小二乘法估计输出层线性参数,降低了第二级设计空间的维数,提高了算法效率。通过Hermit多项式逼近实验和应用实例皆验证了该方法训练得到的RBF网络性能优越。 应用研究包括：1)机车二系载荷融合调整方法研究。通过分析机车二系调簧问题的特点,引入多目标融合理论,设计了一种基于IDCMA的两级机车二系载荷融合调整方法：将调簧问题的先验知识作为免疫优势引入算法模型中,并针对调簧中优化指标的偏好设计了两级结构的免疫调簧算法。经实车数据验证,该算法较已有算法性能更优。2)多传感器信息融合的轨道衡称重误差补偿研究。通过详细分析轨道衡称重误差的来源,建立了轨道衡的称重模型并提出了基于免疫RBF网络的多传感器信息融合轨道衡误差补偿方法。设计RBF网络并通过免疫三级算法训练,实现了良好的轨道衡误差补偿效果,并通过与加权融合的误差补偿方法比较验证了免疫RBF网络误差补偿的优越性。以上两个应用研究成果均具有较高的工程应用价值。
【关键词】：信息融合 多目标融合 人工免疫系统 ICSA FBF网络 机车二系载荷 轨道衡 误差补偿
【学位授予单位】：中南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：TP18
【目录】：

• 摘要4-6
• ABSTRACT6-11
• 第一章 绪论11-16
• 1.1 研究背景及意义11
• 1.2 人工免疫系统概述11-13
• 1.2.1 人工免疫系统理论发展及应用12-13
• 1.2.2 人工免疫系统与其他智能算法的比较13
• 1.3 本文主要工作13-16
• 1.3.1 本文创新点14
• 1.3.2 本文结构框架14-16
• 第二章 多目标融合理论16-20
• 2.1 多目标融合的定义16
• 2.2 多目标融合模型16-20
• 2.2.1 数学模型16-18
• 2.2.2 融合方法基础18-20
• 第三章 人工免疫系统与免疫克隆选择算法20-34
• 3.1 人工免疫系统的生物学基础20-21
• 3.1.1 生物免疫系统概念及组成20
• 3.1.2 免疫分类20-21
• 3.2 人工免疫系统算法研究21-22
• 3.2.1 人工免疫系统的基本概念21
• 3.2.2 人工免疫算法的基本架构21-22
• 3.2.3 人工免疫算法的研究现状22
• 3.3 免疫克隆计算的统一描述22-23
• 3.4 克隆选择算子23-26
• 3.5 免疫克隆选择算法设计及收敛性26-29
• 3.5.1 算法设计26-27
• 3.5.2 算法的收敛性27-29
• 3.6 免疫克隆选择算法与进化算法29-34
• 3.6.1 理论分析对比29-30
• 3.6.2 仿真实验对比30-34
• 第四章 基于人工免疫系统的RBF网络设计34-45
• 4.1 神经网络和RBF网络概述34
• 4.2 RBF网络模型及结构34-36
• 4.3 RBF网络常用的学习策略36-38
• 4.4 基于人工免疫系统的RBF网络设计38-41
• 4.4.1 RBF网络学习策略结构设计38-39
• 4.4.2 基于人工免疫的RBF网络实现39-41
• 4.5 仿真实验41-44
• 4.6 总结44-45
• 第五章 基于人工免疫的机车二系载荷融合调整方法45-55
• 5.1 机车二系调簧的研究意义45
• 5.2 机车二系载荷调整方法概述45-48
• 5.2.1 现有二系调簧算法简介45-47
• 5.2.2 调簧数学模型47-48
• 5.3 基于IDCMA的机车二系调簧算法设计48-52
• 5.3.1 算法模型48-49
• 5.3.2 免疫优势分析49
• 5.3.3 IDCMA算法实现49-52
• 5.4 IDCMA算法应用结果及性能评价52-54
• 5.4.1 应用结果52-53
• 5.4.2 调簧性能比较53-54
• 5.5 总结54-55
• 第六章 基于免疫RBF网络的轨道衡误差补偿55-64
• 6.1 轨道衡称重原理55-56
• 6.2 轨道衡称重误差分析56-59
• 6.2.1 传感器非线性度引起的称重误差56
• 6.2.2 偏载荷引起的称重误差56-59
• 6.3 多传感器信息融合的轨道衡误差补偿原理59
• 6.4 轨道衡误差补偿的RBF网络设计59-60
• 6.5 轨道衡误差补偿实现60-63
• 6.5.1 轨道衡误差补偿的免疫RBF网络实现60-62
• 6.5.2 轨道衡误差补偿方法对比62-63
• 6.6 总结63-64
• 第七章 总结和展望64-66
• 7.1 总结64
• 7.2 展望64-66
• 参考文献66-71
• 附录 轨道衡称重仿真实验数据71-73
• 致谢73-74
• 攻读硕士期间主要研究成果74

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前4条

1 潘迪夫;朱亚男;;基于多目标遗传算法的机车二系支承载荷调整优化方法[J];铁道科学与工程学报;2011年02期

2 潘迪夫,韩锟,曾亚波,杨振祥;车体称重调簧试验装置及其应用[J];电力机车与城轨车辆;2003年05期

3 陈昌，王孝良, 秦子君;大型衡器系统偏载荷数字化补偿方法的研究[J];大连理工大学学报;1994年01期

4 公茂果;焦李成;杨咚咚;马文萍;;进化多目标优化算法研究[J];软件学报;2009年02期

中国博士学位论文全文数据库 前1条

1 王磊;免疫进化计算理论及应用[D];西安电子科技大学;2001年

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本文编号：296655